基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

对称向量拟均衡问题有效解的存在性

利用标量化方法建立对称向量拟均衡问题有效解的存在性定理。作为标量化方法的应用，利用这一方法得到向量变分不等式和拟向量变分不等式有效解的存在性定理。     

从学生的“问题”出发审视空间向量内容的教学和育人价值北大核心

1问题提出高中数学课程引入空间向量内容后,使很多原本需要进行推理演化的立体几何问题的求解“代数化”、“程序化”了,以往的一些立体几何的“难题”变得“简单”了.有老师认为,立体几何内容在培养学生直观想象、逻辑推理核心素养的育人价值减弱了.在教学中,不难发现即便有空间向量作为解决立体几何问题的有力工具,学生在解决立体几何问题时依然会存在各式各样的“错误”.     

新型Cd(Ⅱ)-MOF的合成及对4-硝基苯胺的高效识别

采用新型1,3,5-三(1H-苯并[d]咪唑-2-基)苯(TBB)配体及2,5-二羟基对苯二甲酸(H₂dhtp)线性配体, 以Cd(Ⅱ)离子为中心节点, 构筑了具有新型拓扑结构(unj)的手性金属-有机框架材料[Cd(TBB)(dhtp) ](配合物1). 该配合物具有较强的光致发光性能, 可分散在溶液中荧光检测硝基配合物等污染物. 其中, 4-硝基苯胺对配合物1具有高效的荧光猝灭能力, 检测限可低至0.145 mg/L, 并具有较好的选择性.     

有机三溴化铵的选择性溴化反应研究进展

有机三溴化铵（OATBs）作为溴素的固体形式，具有优良的反应活性和热稳定性，是一类重要的溴化试剂，在有机合成中应用广泛。本文从反应类型、OATBs种类和作用机理等方面，对OATBs参与的溴化反应的研究进展进行了全面分析。通过与溴素对比，指出了该类化合物在芳基的选择性溴化、双键的立体选择性加成和羰基的α-溴代等方面的研究价值。针对研究现状，提出绿色、高效的反应体系是其未来的发展方向。     

基于不确定理论的铁路货运需求预测

合理预测铁路货运需求是铁路管理部门建设、运营等决策基础。为应对铁路货运需求的复杂变化,基于Pearson相关性分析方法筛选出铁路货运需求的七个具有关键影响的因素,并结合不确定理论建立不确定多元线性回归模型,相应的铁路货运预测结果由传统单一值变成可能的需求区间范围,更加符合处于不确定环境下的铁路货运需求实际情况。选取国家统计局2004~2016年相关数据进实证研究,并与回归模型以及BP模型的预测结果对比分析,实验表明不确定多元线性回归的预测结果更加精确。     

基于六面体网格的向量式有限元分析及应用

基于向量式有限元基本原理，给出了八节点六面体等参实体单元的基本公式，通过投影方式将空间曲面六面体转换为投影六面体，采用参考面的逆向运动求解节点纯变形，通过单元形函的虚功方程计算节点内力；针对坐标模式和内力积分模式等关键问题提出了有效的处理方案。编制了六面体实体单元的数值计算程序，并进行工程结构算例分析。结果表明，所编制程序可有效模拟实体结构的静力、动力及大变形大位移行为分析，验证了本文理论和程序的正确性和实用性。